package com.zjl.Kafka.第01章_介绍和安装使用;

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 * Kafka：
 * 1.Java Message Service ( JMS ) P2P模型
 *          就是常规的 MQ 队列
 * 2.PS 模型
 *          发布订阅模式
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 * 常规的消息中间件有
 *      RabbitMQ, ActiveMQ， RocketMQ, Kafka
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 * 特性        | ActiveMQ                | RabbitMQ              |   RocketMQ                |   Kafka
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 * 单机吞吐量   | 万级                    |    万级                 | 10万级，支持高吞吐           |   10万级，支持高吞吐
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 * Topic数量对 |                         |                        |Topic可以达到几百/几千量级     |     Topic可以达到几百量级
 * 吞吐量的影响 |                         |                         |                          |    如果更多的话，吞吐量会下降
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 *   时效性    |   ms级毫秒               |   微秒级别，延迟最低       |   ms毫秒                   |     ms毫秒
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 *  可用性    | 高，基于主从架构实现高可用    | 高，基于主从架构实现高可用   |      非常高，分布式架构      |   非常高，分布式架构
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 * 消息可靠性  | 有较低的概率丢失数据        | 基本不丢                  |经过参数优化，可做到0丢失       |   经过参数优化，可做到0丢失
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 * 功能支持   | MQ领域的功能极具完备        |并发能力强，性能极好，延迟很低  |  MQ功能较为完善，分布式扩展性好 |  功能较为简单，支持简单的MQ功能，
 *          |                          |                           |                           |   再大数据领域广泛使用
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 *  其他     |  很早的软件，社区不是很活跃  |  开源稳定，社区活跃度高       |  阿里开发，市区活跃度不高      |  开源，高吞吐，社区活跃度极高
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 * 通过上面各种消息中间件的对比，大概可以了解，
 * 在大数据场景中我们主要采用kafka作为消息中间件，
 * 而在 JaveEE 开发中我们主要采用ActiveMQ、RabbitMQ、 RocketMQ 作为消息中间件。
 * 如果将JavaEE和大数据在项目中进行融合的话，那么Kafka其实是一个不错的选择。
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 */
public class A_MQ介绍 {
    public static void main(String[] args) {

    }
}
